給numpy.array增加維度的超簡單方法
輸入:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a)
輸出結果:
array([1, 2, 3])
輸入:
print(a[None])
輸出結果:
array([[1, 2, 3]])
輸入:
print(a[:,None])
輸出結果:
array([[1],
[2],
[3]])
numpy數組的維度增減方法
使用np.expand_dims()為數組增加指定的軸,np.squeeze()將數組中的軸進行壓縮減小維度。
1.增加numpy array的維度
在操作數組情況下,需要按照某個軸將不同數組的維度對齊,這時候需要為數組添加維度(特別是將二維數組變成高維張量的情況下)。
numpy提供瞭expand_dims()函數來為數組增加維度:
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) a.shape print(a) >>> """ (2L, 2L) [[1 2] [3 4]] """ # 如果需要在數組上增加維度,輸入需要增添維度的軸即可,註意index從零還是 a_add_dimension = np.expand_dims(a,axis=0) a_add_dimension.shape >>> (1L, 2L, 2L) a_add_dimension2 = np.expand_dims(a,axis=-1) a_add_dimension2.shape >>> (2L, 2L, 1L) a_add_dimension3 = np.expand_dims(a,axis=1) a_add_dimension3.shape >>> (2L, 1L, 2L)
2.壓縮維度移除軸
在數組中會存在很多軸隻有1維的情況,可以使用squeeze函數來壓縮冗餘維度
b = np.array([[[[5],[6]],[[7],[8]]]]) b.shape print(b) >>> """ (1L, 2L, 2L, 1L) array([[[[5], [6]], [[7], [8]]]]) """ b_squeeze = b.squeeze() b_squeeze.shape >>>(2L, 2L) #默認壓縮所有為1的維度 b_squeeze0 = b.squeeze(axis=0) #調用array實例的方法 b_squeeze0.shape >>>(2L, 2L, 1L) b_squeeze3 = np.squeeze(b, axis=3) #調用numpy的方法 b_squeeze3.shape >>>(1L, 2L, 2L)
以上為個人經驗,希望能給大傢一個參考,也希望大傢多多支持WalkonNet。
推薦閱讀:
- 詳解Numpy擴充矩陣維度(np.expand_dims, np.newaxis)和刪除維度(np.squeeze)的方法
- numpy中hstack vstack stack concatenate函數示例詳解
- Pytorch之擴充tensor的操作
- python中NumPy的安裝與基本操作
- Python數據分析之堆疊數組函數示例總結